AWS認定試験 AI Practitioner(予想問題) その13
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問題 5 / 65
エッジデバイスに展開するためにモデルの計算量とサイズを削減しつつ性能を維持したいときに適する手法はどれか?
①追加データで再学習する
②知識蒸留で大きな教師モデルから小モデルへ知識を移す
③プロンプト改良だけで圧縮する
④転移学習で大規模モデルをそのまま使う
⑤アンサンブルで複数モデルを組み合わせる
エッジデバイスに展開するためにモデルの計算量とサイズを削減しつつ性能を維持したいときに適する手法はどれか?
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